SUPER超-UDSUPER讓數據中心更簡單—2025年2月—私域大模型正在重寫智能化的底層語法—它不是算力的0306大模型是人工智能發展的重要方向，其必要性體現在推動技術進步、大模型參數激增推高算力需求，模型訓練算力成本極高，國產芯片算力閉源模型（如GPT系列）無法本地化部署，迫使企業將敏感數據上傳至費的商用模式使得企業模型成本居高不下，雖然有部分開源模型可用，但技術支持不足2025年DeepSeek的出現，對AI大模型落地給與極大的推動，本白皮書以Dee推出DeepSeekR1系列推理模型DeepSeek開源重構了AI產業生態，DeepSeek通過算法優化創新與軟硬協同顯著降低模型算力成本，同時+開源國產模型適配將更容易，極大降低技術門檻，并且開源模型的123123456），定制化需求：客戶有特定的業務需求或行業特性，通用模型無法完全滿足。私有化部署允許高性能與低延遲：客戶需要實時處理大量數據（如金融交易、工業物聯網等），對響應速度合規性要求：客戶所在行業或地區有嚴格的合規性要求（如政府、軍工、能源等）。私有化成本控制：客戶需要長期使用大模型，且公有云服務的按需計費模式成本較高。私有化部署模型穩定性與可控性：客戶需要確保模型的穩定性和可控性，避免因公有云服務更新或中斷_核心定義_多維度對比分析√低啟動成本，按需付費√長期使用邊際成本低√數據物理隔離，自主可控√敏感數據本地處理，非敏感數據本地任務低延遲，云端任務依賴√全托管，無需專職團隊需同時管理云+本地系統，復雜√分鐘級彈性擴容√本地資源固定，云端彈性補充√完全適配行業合規要求√靈活滿足混合合規策略（如金融√支持全參數訓練、架構本地模塊深度定制，云端模塊有√中小型企業、初創公司√大型企業、強監管行業√中大型企業，需兼顧靈活與安全_部署模式選擇SuperCubeSuperCube7000-SuperCube7000-Supercube7000SuperCubeSuperCube5000-SuperCube5000Qwen2.5-72BLlama-70B-Supercube5000Qwen2.5-72BLlama-70BSuperCubeSuperCube3000-SuperCube3000-Supercube3000行業定制：行業定制：開展全行業的生態合作，與行業場景深度定制，預置行業知識庫與微調工_需求分析與規劃階段），），_數據治理與知識工程_模型選型與訓練調優），_系統部署與集成），_測試驗證與上線），_持續運營與迭代），），），_算力部署行業應用方面，不同行業對模型的需求不同。例如，金融行業需要高實時性和合規性，醫療需要高精度和多模制造業可能關注低延遲和邊緣部署，而零售業需要處理高并發和多模態數據。需要將這些行業特性轉化為以精度為INT以精度為INT8的大模型為例，這種精度，一個參數需要占用一個FP32FP16INT8INT40.5G）：原始顯存(FP32)FP16(半精度)INT8量化INT4量化0.5B0.7GB0.4GB1.5B7B33B70B280GB海光信息是國產GPGPU領域的領軍企業，其產品以高性能計算和AI訓練為核心。海光性能計算場景。在國產替代中表現突出，已實現規模化商用。海光通過自主研發逐步縮小類CUDA兼容性：技術架構全面兼容“類CUDA”環境，可適配國際主流計算軟件（如），高速數據處理：集成高帶寬片上內存，優化大規模數據吞吐能力，適用于服務器集群和數天數智芯專注于高性能計算與人工智能加速領域，其產品以自主架構、高性能和廣泛生態兼容性：適配PyTorch、TensorFlow等主流框架，提供自主編程接口IluvatarCoreX獨立設計指令集、計算核心與存儲體系，突破國際技術封鎖，支持動態指令調度與混合精燧原科技（Enflame）是國內專注于云端AI訓練與推理的高性能GPU芯片設計企業，其架構：基于自研GCU-CDA架構（通用計算加速器），采用12nm工藝，集成32GBDTU2.0性能：FP32算力達25TFLOPS，支持多芯片互聯（NVLink類技術集群算力可擴展GCU-CDA架構：從指令集、計算單元到互聯協議全自主設計，突破國際技術限制，支持），于與百度深度學習框架PaddlePaddle深度集成，昆侖芯2代（R480/R580）算能（Sophgo）是國內專注于AI加速芯片及邊緣計算解決方案的領先企業，其產能效比、低功耗設計和全棧軟硬協同優化為核心優勢，覆蓋云端訓練、邊緣推理及終端AI算力：SG2380單芯片INT8算力達256TOPS，FP16算力128TFLOPS，能效比超10SE5/SM5系列RISC-V自主架構SophonToolchain：支持模型量化_存儲部署_網絡部署私域大模型部署的網絡設計需根據不同應用場景（訓），RoCE交換機RDMA支持_安全部署），），）：_操作系統操作系統需要以國產化、高安全、高兼容特性，為大模型訓練/推理提供開箱即用的穩定底座，實現數據主權與算力效基于TPM2.0構建固件—OS—鏡像全鏈路可信驗證，防范惡意注入。可融合容器化（Docker）與虛擬化（KVM）雙_AIPaaS平臺AIPaaS平臺定位于企業級私有化智能底座，通過降本增效：降本增效：內置預訓練模型庫（涵蓋金融、醫療等垂直領域）與自動化微調工具，降低企業從0到1的研發成本智能調度引擎：智能調度引擎：采用Kubernetes等分布式系統，支持公平調度、最小響應時間等策略，適配私域全鏈路監控與告警全鏈路監控與告警：集成Prometheus+Grafana實時監控資源狀態，自定義報警規則并觸發自動化運維響應（如訓練任務提交，可以從模型庫中獲取保存的模型進行訓練，訓練數據可以事超云人工智能平臺（超云人工智能平臺（SCAIPaaS）靈活調度算法：超云AI平臺支持各種靈活的調度算法，十幾種調度模式能夠滿足不同場景需求。基于平臺工程理念的_運維平臺智能故障自愈：基于Kubernetes策略實現分鐘級故障檢），一站式運維管理支持異構資源接入、GPU指標深度監控（如算力、溫度、ECC錯誤）及分布式存儲統一管理，支持自）；預測與優化：時序預測硬件壽命，推薦擴容節點_AI大模型適配DeepSeekFinance構控Creative），）：2)算力需求公式算力（TFLOPS）=模型參數量*Token數/請求*2/延遲（秒））：），130*109*500*2/1=1.3*1014FLOPS=130TFLOPSDeepSeek模型版本DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7BDeepSeek-R1-Distill-Llama-8BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-14BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-32BDeepSeek-R1-Distill-Llama-70BDeepSeek-R1-671B開源vs開源vs閉源開源模型（如LLaMA、ChatGLM）），）；）；_數據治理體系構建），_知識工程實施_數據與知識協同應用40—課程學習（CurriculumLearning從易到難逐步注入數據（如先通用問答后專業咨詢）。42—自然語言處理（NLP）作為私域AI大模型的核心能力之一，深度融入企業業務流程，從效率提升、成本優化到決策智），），案例：某律所采用NLP一體機審查并購合同，單份合同處理時間從8案例：某律所采用NLP一體機審查并購合同，單份合同處理時間從843—_計算機視覺類醫療、安防等領域，實現從感知自動化到決策智能化的躍遷，未來44—案例：某三甲醫院采用CV一體機分析肺結節CT影像，早期肺癌檢出率從75%提升至94%，誤診率降低無人零售：貨架商品識別與自動結算，準確率＞99.5%，單店人力成本降低農作物監測：無人機航拍圖像分析病蟲害、干旱脅畜牧管理：實時監測牲畜健康（如步態異常、體重變化），病死率降低45—_語音識別與合成類案例：案例：某銀行部署語音一體機，實現方言客戶服務自動化，日均處理通話量從8000通增至3萬通，投訴響46—），47—3.2行業應用），_政府領域：智慧治理與公共服務創新利用自然語言處理技術實現政策文件智能解析、市民咨詢自動應答（如12345熱線），減少人工處理成本，提升政務），_金融領域：風控升級與精準服務48—基于企業供應鏈數據、用戶行為日志構建動態信用評估模型，實時），_醫療領域：精準診療與高效管理49—_教育領域：個性化學習與資源普惠），_制造領域：智能制造與供應鏈優化硬件、算法、數據三者深度融合后，私域大模型將成為企業智能化的核心引擎，在成本可控、安全可信的前提下，私域大模型的未來發展將呈現供需雙側高度協同的特征，供給側的技術突破與需求側的場景深化_供給側：技術升級驅動供給能力躍遷從單點實驗到全鏈滲透：早期客戶聚焦單一場景驗證（如金融反欺詐、工業），業務流程滲透（風控—營銷—資管全鏈）。從通用能力到領域專屬：客戶不再滿足于通用模型（如GPT類對話），轉而追求注入行業知識圖譜的垂直模型（如法顛覆性場景孵化：大模型能力突破傳統業務邊界，催生新業態。如零售業基_價值覺醒的認知躍遷），_硬件架構升級：突破算力與能效瓶頸INT8）的模型任務，空閑時段自動切換至休眠模式，提升整體能效比。液冷技術的普及，進一步降低單機PUE（能源_模型能力突破：效率與能力的雙重躍遷通過技術中性規制（如算力資源稅調節壟斷）、倫理嵌入設